Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi

Penghitungan k-NN pada Adaptive Synthetic-Nominal (ADASYN-N) dan Adaptive Synthetic-kNN (ADASYN-kNN) untuk Data Nominal-Multi Kategori Sri Rahayu; Teguh Bharata Adji; Noor Akhmad Setiawan
Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi Vol 9 No 2 (2017): Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi
Publisher : Pusat Teknologi Instrumentasi dan Otomasi (PTIO) Institut Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5614/joki.2017.9.2.5

Abstract

Pada penelitian ini disajikan tentang contoh proses penghitungan k-NN pada teknik oversampling Adaptive Synthetic-Nominal (ADASYN-N) dan Adaptive Synthetic-kNN (ADASYN-kNN) untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan (imbalanced) kelas pada dataset dengan fitur nominal-multi categories. Percobaan penghitungan k-NN menggunakan contoh dataset yang memiliki 10 instances dengan 4 fitur, yang mana masing-masing fiturnya memiliki 3 kategori (multi-categories). Contoh dataset untuk percobaan penghitungan tersebut terdistribusi ke dalam 2 kelas, yaitu kelas A terdapat 3 instances dan kelas B dengan 7 instances. Selanjutnya hasil penghitungan k-NN tersebut diujikan pada sebuah dataset dengan fitur nominal-multi categories yang memiliki distribusi kelas yang tidak seimbang. Kemudian dataset di-oversampling dengan metode ADASYN-N dan ADASYN-kNN, kemudian dilakukan uji klasifikasi menggunakan metode Random Forests. Hasil klasifikasi dibandingkan akurasinya antara dataset asli dan dataset dengan teknik oversampling ADASYN-N serta ADASYN-kNN dan menunjukkan bahwa teknik oversampling ADASYN-N dapat meningkatkan akurasi klasifikasi sebanyak 9,05% dari dataset asli, sedangkan ADASYN-kNN meningkatkan akurasi klasifikasi sebanyak 7,84% dari dataset asli.